控制理论与应用杂志

控制理论与应用杂志2021年第11期

• 矩阵方程的分布式求解算法研究概述

  邓文,李伟健,曾宪琳,洪奕光

  近年来, 随着大规模网络的兴起和分布式优化理论的广泛应用, 矩阵方程的分布式求解算法研究也受到了越来越多的重视. 矩阵方程的计算求解在理论和工程领域都有着重要的意义. 在多智能体网络下的分布式计算问题中, 矩阵方程中的数据信息按照各种方式进行划分, 单个智能体只能够获取其中的一份数据, 然后通过与其邻居智能体进行信息交互, 最终合作求解出不同类型的符合方程要求的解. 本文集中讨论了近几年来针对线性代数方程、几类不带约束和带约束线性矩阵方程、以及其他矩阵相关的分布式计算和求解问题, 介绍了投影一致方法、转化成分布式优化问题再求解的方法、以及针对特殊矩阵如稀疏矩阵的信息传递方法等分布式算法设计方法. 最后, 简要总结全文以及对分布式矩阵计算方向的研究进行了展望.

• 可数状态空间的平均成本马氏决策过程(英文)

  张俊玉,吴怡婷,夏俐,曹希仁

  具有可数状态空间的马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP)在平均准则下, 最优(平稳)策略不一定存在. 本文研究平均准则可数状态MDP中满足最优不等式的最优策略. 不同于消去折扣(因子)方法, 利用离散的Dynkin公式推导本文的主要结果. 首先给出遍历马氏链的泊松方程和两个零常返马氏链的例子, 证明了满足两个方向相反的最优不等式的最优策略存在性. 其次, 通过两个比较引理和性能差分公式, 证明了正常返链和多链最优策略的存在性, 并进一步推广到其他情形. 特别地, 本文通过几个应用举例, 说明平均准则性能敏感的本质. 本文的结果完善了可数状态MDP在平均准则下的最优不等式的理论.

• 任意相对阶下非线性切换系统的事件触发漏斗控制

  龙离军,王凤兰

  针对一类具有任意相对阶且带有部分非输入到状态稳定逆动态的非线性切换系统, 提出一种动态事件触发漏斗跟踪控制方案. 首先, 引入一个虚拟输出将任意相对阶的非线性切换系统转换为相对阶为一的非线性切换系统. 其次, 设计各子系统的事件触发漏斗控制器和切换的动态事件触发机制, 解决候选事件触发漏斗控制器和子系统之间的异步切换问题, 所提方案消除已有文献中为所有子系统设计共同控制器带来的保守性. 在一类具有平均驻留时间切换信号的作用下, 保证切换闭环系统的所有信号都是有界的, 且跟踪误差一直在预设的漏斗内演化, 并排除采样中的奇诺现象. 最后, 一个仿真例子验证方案的实用性和有效性.

• 基于输出反馈和滑模控制的一类二阶非线性系统 有限时间镇定方法

  孙训红,陈维乐,都海波,李世华

  本文研究了一类具有不确定非线性动力学和未知外部扰动的二阶非线性系统的全局有限时间输出镇定问题. 首先, 提出了一种全局状态反馈有限时间控制器, 实现了二阶非线性系统的有限时间镇定. 为了解决只有系统输出可用这种更有挑战性的情况, 采用了一种新颖的设计思想, 即非分离原理. 构造了一个有限时间收敛的状态观测器来估计未知状态. 在此观测器的基础上, 提出了一种基于输出的有限时间复合控制器. 基于李雅普诺夫方法, 证明了整个闭环系统的全局有限时间稳定性. 仿真结果表明了理论的有效性.

• 具有安全性保证的基于增强主动学习的模型预测控制(英文)

  任瑞,邹媛媛,李少远

  本文提出了一种基于主动学习的增强模型预测控制方法. 该方案克服了大多数基于学习的方法的缺点, 即只能被动地利用可获得的系统数据并导致学习缓慢. 首先应用高斯过程来评估残差模型的不确定性并构建多步预测模型. 然后提出了一个两阶段主动学习策略, 通过在优化问题中引入信息增益作为对偶目标来激励系统探测. 最后, 基于鲁棒不变集定义了安全控制输入集保证了状态约束满足与系统安全性. 本文提出的方法在保证系统安全的情况下提高了学习能力和闭环控制性能, 实验说明了本文方案的优越性.

• 状态翻转控制下布尔控制网络的可镇定性和Q学习算法(英文)

  刘洋,刘泽娇,卢剑权

  在给定一个子集的条件下, 本文研究了在状态翻转控制下布尔控制网络的全局镇定问题. 对于节点集的给定子集, 状态翻转控制可以将某些节点的值从1 (或0)变成0 (或1). 将翻转控制作为控制之一, 本文研究了状态翻转控制下的布尔控制网络. 将控制输入和状态翻转控制结合, 提出了联合控制对和状态翻转转移矩阵的概念. 接着给出了状态翻转控制下布尔控制网络全局稳定的充要条件. 镇定核是最小基数的翻转集合, 本文提出了一种寻找镇定核的算法. 利用可达集的概念, 给出了一种判断全局镇定和寻找联合控制对序列的方法. 此外, 如果系统是一个大型网络, 则可以利用一种名为Q学习算法的无模型强化学习方法寻找联合控制对序列. 最后给出了一个数值例子来说明本文的理论结果.

• 基于牵制控制的切换布尔网络的分布式集合镇定

  蒋梦涵,李海涛

  切换布尔网络是一种典型的网络化控制系统, 在基因调控、信息安全、人工智能、电路设计等领域具有重要应用. 本文基于牵制控制方法, 研究切换布尔网络在任意切换下的分布式集合镇定问题. 首先, 利用矩阵半张量积方法，得到切换布尔网络的代数形式. 其次, 基于代数形式, 提出构造性的算法来实现切换布尔网络在牵制控制的作用下任意切换集合镇定, 并设计出状态反馈牵制控制器. 再次, 利用逻辑矩阵分解技术和分布式控制方法, 设计任意切换下切换布尔网络的分布式集合镇定控制器, 并提出分布式控制器存在的充分条件. 文中给出3个例子来说明所获得结果的有效性.

• 有损信道下网络化系统的均方最优渐近跟踪

  卢洁莹,李俊辉,苏为洲

  对于通讯信道具有丢包的网络化反馈控制系统, 运用乘性噪声模型来描述丢包这一信道不确定性, 并根据网络化系统的结构特点提出了一种渐近跟踪控制器结构, 研究了该结构下系统的均方可镇定性以及均方最优渐近跟踪与均方可镇定性的等价关系. 在此基础上, 运用随机均方最优控制理论给出了该系统均方最优渐近跟踪设计方法, 该方法取决于广义代数黎卡提方程(MARE)的均方镇定解. 进一步, 本文提出了求解上述均方镇定解的新算法.最后的仿真验证了对于信道具有丢包的网络化反馈系统最优渐近跟踪问题, 本文所提方法的有效性和可行性.

• 基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用

  郑瑾,高庆,吕颜轩,董道毅,潘宇

  量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势, 为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路. 本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型, 能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据, 利用量子系统的计算优势加速经典机器学习任务. 在MNIST数据集上的数值仿真结果表明, 该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能.

• 量子–经典混合神经网络及其故障诊断应用

  窦通,周振威,刘涛,汪凯蔚,汪皓,崔巍

  量子神经网络由于结合了量子计算和神经网络的优点, 近年来受到了广泛的关注. 然而由于目前量子计算资源受限(如量子比特数、量子逻辑门的保真度等)以及贫瘠高原现象(量子神经网络优化过程中解空间变得平坦时出现的训练困难)的存在, 量子神经网络当前还难以大规模训练. 针对上述问题, 本文面向量子–经典混合神经网络模型提出了一种基于无监督学习的特征提取方法. 所采用的无监督学习方法结合了量子自编码器和K-medoids聚类方法, 可用于多层次结构的特征学习. 该方法创新地利用了K-mediods方法对训练得到的量子自编码器进行聚类, 以最大化量子自编码器性质的差异. 进一步, 本文在轴承异常检测问题上, 通过实验验证了所提出的无监督特征提取方法的有效性和实用性, 测试集准确率在二分类、四分类和十分类分别达到100%, 89.6%和81.6%.

• 演化博弈的鲁棒稳定与镇定

  赵荣,冯俊娥

  本文研究了干扰影响下演化博弈的稳定与镇定问题. 首先, 文章给出了干扰博弈、控制–干扰博弈以及鲁棒Nash均衡等概念, 并在此基础上提出了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈鲁棒稳定与镇定的定义. 其次, 利用矩阵半张量积工具, 得到了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈的代数状态空间表示, 将鲁棒稳定与镇定问题转化为一个辅助系统的集合稳定与集合镇定问题. 紧接着, 文章建立了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈鲁棒稳定与镇定的充分必要条件, 并进一步设计了状态反馈控制器. 最后, 通过两个例子验证了所得结论的有效性.

• 基于事件驱动控制的混杂动态博弈系统的纳什均衡分析

  陈向勇,曹进德,赵峰,姜晓伟

  本文研究了基于事件驱动控制的混杂动态博弈系统的纳什均衡分析问题. 首先, 分析了事件驱动机制对混杂动态博弈过程的影响, 进而, 在进行状态空间描述的基础上, 给出了混杂动态博弈的纳什均衡的定义, 并建立了对应博弈系统的策略型模型. 其次, 结合Lanchester方程, 分别讨论了两类混杂动态博弈系统的均衡问题, 包括事件驱动策略设计和固定的情况, 获得了均衡解存在的必要条件. 最后, 通过数值模拟进行了应用分析, 验证了所取得结果的合理性和科学性, 并总结了混杂动态博弈研究的未来工作.

• 应用离散事件系统控制理论求解生产调度的新方法

  伍乃骐,乔岩

  众所周知, 生产调度问题属组合优化问题, 一般来说不存在求得精确最优解的多项式算法. 因此, 对于大规模调度问题, 人们应用启发式算法和元启发式算法以企求得满意解. 在实际的应用中, 许多工业过程需要满足严格的工艺约束. 对于这类过程的调度问题, 很难应用启发式算法和元启发式算法, 因为这些方法难于保证所求得调度的可行性. 为了解决这一问题, 本文以半导体芯片制造中组合设备的调度问题作为例子, 介绍了一种基于离散事件系统控制理论的生产调度新方法. 利用Petri网建模, 任何违反约束的状态均被描述为非法状态, 而使非法状态出现的调度则是不可行调度. 通过可行调度的存在性分析, 该方法获得可行解空间并将调度问题转化为连续优化问题,从而可以有效求解. 并且指出, 该方法可以应用于其他应用领域.

• 闭环Jackson网络的资源利用率分析方法及应用

  杨镇铭,赵千川

  排队网络是一种常见的对供应链、生产线以及交通系统等进行建模的工具, 可以被用来分析系统中各资源的利用率, 并对系统结构的设计提供指导. 相比较于利用仿真进行分析, 排队网络可以更快速地得到系统的资源利用率. 在实际中, 常用闭环Jackson网络来对顾客总数不变的封闭系统进行建模. 在本文中, 首先利用闭环Jackson网络归一化参数的母函数, 得到了网络中各节点利用率的解析表达式. 通过对利用率解析表达式的分析, 给出了在顾客总数趋于无穷时利用率的极限, 并证明了利用率是饱和函数. 在这些结论的基础上, 进一步计算不同服务时间下达到饱和状态所需的顾客总数. 最后将该方法应用于一个实际的自动化码头例子, 将其建模为闭环Jackson网络, 分析码头的瓶颈所在, 计算系统饱和点对应的车辆数, 并与仿真实验进行了对比.

• 有向加权供应链网络级联失效的抗毁性研究

  崔慧霞,邱建龙,郭明,张润发

  供应链网络是一个高度复杂的有向加权网络, 研究供应链网络本身的抗毁性对改良供应链网络拓扑结构,提高网络稳定性和鲁棒性有着至关重要的意义. 因此本文依据复杂供应链网络中不同的网络攻击方式导致的节点或者连边级联失效现象, 提出了一项在有向加权供应链网络下的抗毁性标准. 在提出的抗毁性准则中, 本文引入了“网络运营度”的概念, 并针对有向加权网络的几种级联失效现象下的“网络运营度”的理论机理进行阐述, 最后通过实验证明该抗毁性准则相对于其他文章所提出的抗毁性准则有着相对较好的表现, 证实了本文提出的抗毁性测度的有效性.

• 一类部分信息下带有劳动力收入的最优投资消费问题

  张盼盼,王光臣

  最优投资消费问题属于一类典型的随机最优控制问题. 劳动力收入可通过影响期望效用从而影响投资消费策略的制定. 本文首次在股票收益率和劳动力收入均为不可观测过程情形下, 研究了一类部分信息下的最优投资消费问题. 首先综合运用Kalman滤波和非线性滤波, 得到了Zakai方程的显式解, 将部分信息下的随机最优控制问题转化为完备信息下的随机最优控制问题. 其次通过求解HJB方程以及证明验证定理, 得到了该类最优投资消费问题的最优策略以及值函数的显式表达. 最后采用真实市场数据进行仿真, 对比经典完备信息模型与本文部分信息模型所得最优策略的差异, 验证了本文所得最优策略在有效利用市场信息方面的优越性.

• 依赖方位角测量的多智能体系统事件触发协同定位(英文)

  胡斌斌,张海涛

  论文提出了一种基于事件的方案来实现三维空间多智能体系统的方位定位. 依赖方位角刚度设计了一种事件触发的定位方法, 该方法在少数个体方位角已知的前提下, 可以对集群网络中所有个体进行定位. 为了保障方法的有效性, 利用输入到状态的稳定原理, 得到了上述闭环控制系统的稳定性条件, 并且理论保证Zeno行为不发生. 最后, 通过二维和三维的数值仿真验证了所提出的多智能体系统事件触发定位控制方案的有效性.

• 仿灰狼合作捕食行为的无人机集群动态任务分配

  彭雅兰,段海滨,张岱峰,魏晨

  大规模无人机集群可以承担单个无人机无法完成的复杂任务, 为提高无人机集群执行任务的成功率与可靠性, 综合考虑资源均衡与多目标分配的任务规划必不可少. 灰狼是一种典型的团队合作狩猎动物, 在捕食过程中体现出明显的社会层级结构与合作捕食行为. 通过分析灰狼群体的狩猎过程, 对灰狼的群体交互机制与合作捕食行为建模; 在此基础上, 将灰狼合作捕食行为机制映射至无人机集群动态任务分配中, 给出了无人机集群动态任务分配流程. 仿真结果表明, 当无人机集群数量与任务节点关系不同时, 所提无人机集群动态任务分配方法在资源均衡度与有效性方面均有明显优势.

• 涵道尾座式垂直起降飞行器全包线飞行控制

  程子欢,裴海龙

  本文针对一种新型涵道尾座式垂直起降飞行器的非线性控制问题, 提出一种全包线飞行控制方案. 在设计的控制框架中, 采用统一的坐标系描述该飞行器的多模态特性. 对于不可测量的外部力矩, 设计了辅助系统进行观测及自适应律进行补偿; 对于可测的合外力, 设计了一种基于加速度测量的拉力/姿态几何解耦方法; 同时, 给出了保证闭环系统全局指数稳定的充分条件. 最后, 所述控制方案成功应用于一小型涵道尾座式无人机上, 并完成了飞行器垂直/水平模态转换飞行试验, 验证了所提出方法的有效性.

• 离散时间部分状态反馈模型参考自适应控制

  桑英丽,张正强

  本文针对线性不确定性系统, 给出了部分状态反馈直接模型参考自适应控制设计方案以及详细的系统稳定性、输出跟踪性能分析. 控制器设计基于降维观测器和参数化方法. 此方案采用反馈控制, 反馈信号不仅仅依赖全状态信息或者输出信号, 而是任意不超过系统维数的可测信号. 因此, 部分状态反馈控制是包含状态反馈、输出反馈控制的新的控制方案, 缓解了状态反馈对状态信息的限制, 降低了输出反馈控制结构的复杂性. 通过引入辅助信号, 本文证明了输出匹配条件的存在性、所有闭环系统信号的有界性以及渐近输出跟踪性能. 仿真结果验证了该方案的有效性.

• 人体动作识别中的惯性传感器位置校正算法

  赵琰,郭明,孙建强,邱建龙

  近年来, 惯性传感器在人体动作识别中的应用受到了广泛关注, 但用户在重新穿戴惯性传感器时, 不能保证每次的固定位置完全一致, 这会影响识别精度. 针对此问题, 本文提出一种利用旋转矩阵实现惯性传感器位置校正的人体动作识别方法. 首先, 将惯性传感器按照不同的位置固定在手腕处采集动作数据. 然后, 根据矩阵旋转变换原理, 通过标准固定位置与其他固定位置的基准数据求取旋转矩阵. 最后, 对动作数据提取时频域特征, 并构造加权BP神经网络模型以验证校正方法的有效性. 同时还讨论了不同的数据融合方法对动作识别的影响. 结果表明, 校正后的动作数据的识别准确率分别为84.25%, 85.94%, 相比校正前提高了66.16%, 54.35%, 说明该方法是有效的.

• 基于扩展状态观测器的随机隐Markov正跳变系统有限时间异步控制

  任乘乘,宋军,何舒平

  针对一类含不匹配扰动的随机隐Markov跳变系统, 本文研究了基于扩展状态观测器(ESO)的有限时间异步控制问题. 首先, 引入一组扩展变量将隐Markov跳变系统转换成一组新的随机扩展系统, 补偿不匹配扰动对系统控制输出的影响. 基于Lyapunov–Krasovskii泛函方法, 给出使得基于ESO的闭环随机隐Markov增广跳变系统是正系统, 且有限时间有界的充分条件. 进而得到直接求解观测器增益和控制器增益的线性矩阵不等式. 最后, 通过仿真结果验证了本文所设计的异步状态反馈控制器和观测器的有效性和可行性.